已知随机变量X服从参数为2的指数分布,则随机变量X的期望为()-搜答案-百度作业网

x和y相互独立且均服从参数λ＝2的指数分布--->F(x,y)=F(x)*F(y)=(1-e^(-2x))(1-e^(-2y))=1-e^(-2x)-e^(-2y)+e^(-2x-2y)

事实上,任意随机变量的分布函数（CDF）均服从（0,1）上均匀分布. 补充.Y就是X的累积分布函数,累积分布函数的取值范围只能是(0,1).

1-(1-p)^3=19/27(1-p)^3=8/27(1-p)=2/3p=1/3P{X>=1}＝1-(1-p)^2=5/9

E[（X-1）（X-2）]=E[X^2-3X+2]=EX^2-3EX+2EX=λDX=λEX^2=DX+(EX)^2=λ+λ^2即λ^2-2λ+2=1得λ=1

因为随机变量X服从参数为1的指数分布,所以f(x)=e^(-x)(x>0时)而f(x)=0(x

对于X有：DX=1/4EX=1/2所以EX²=DX+（EX）²=3/4对于Y有EY=1/4所以E(2X²+3Y)=2EX²+3EY=9/4注：各个版本教材对指数

参数为1,就是λ为1

E(2X-3)=2EX-3.X服从泊松分布,则EX=3.所以EZ=3.

对于方差,我们有以下的性质：D(aX+b)=a^2D(X)所以：D(Y)=D(-3X+12)=(-3)^2D(X)=9D(X)因为离散型随机变量X服从参数为2的泊松分布而参数为λ的泊松分布的方差为λ所

你是不明白分母的那个k!0!的值在数学上通常是约定为1的,因此代入公式后的答案是P{X=0}=e^-3.

E（Z）=E（3X-2）=3·E（X）-2,因为X服从参数为2的泊松分布,所以E（X）=2,所以E（Z）=3×2-2=4.

解法的要点如下图,先找出分布函数的关系.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!

因为随机变量服从X～（2,P）则,P（ξ≥1）＝1-=a（a你没给出）,可以求出p；那么,P（η≥1）=1-

E(X)=1Ee^(-2x)=∫(0~无穷)e^(-2x)e^(-x)dx=-e^(-3x)/3|(0~无穷)=1/31+1/3=4/3再问：期望的定义式不是E(X)=∫xf（x）dx，f（x）为密度

P{X=1}=P{X=2},λ*e^-λ=λ^2*e^-λ/2λ=λ^2/2λ=2P{X=4}=2^4*e^-2/4!=2e^-2/3

指数分布的期望为参数的倒数,所以EX=1/2,EY=1/4故E(2X)=1,E(3Y)=3/4

λ=2由泊松分布密度函数可知：P{X=1}=e^(-λ)*λ=2/e²,可得λ=2.

因为$X\simP(2)$,所以,$\E{X}=2$,$\Var{X}=2$.所以$\E{X^2}=\Var{X}+\E{X}^2=2+2^2=6$,建议好好看看书上的随机变量数字特征这一章,因为$\

由于X,Y都服从参数为n,p的二项分布,P(X=i)=C(n,i)p^i(1-p)^(n-i),P(Y=i)=C(n,i)p^i(1-p)^(n-i).设Z=X+Y,由于X,Y是相互独立,因此P(Z=

/>因为X服从参数为（2，p）的二项分布，且P{X≥1}=59，所以：P{X=0}=1-P{X≥1}=49，即：C02P0(1-P)2=（1-P）2=49，求解得：P=13，因为Y服从参数为（3，p）